假设我有一个这样的数据框:KnownvalueABCDEFGH17.34130000000033.453400000000我想做的是，当已知值在0-10之间时，A从0变为1。当已知值在10-20之间时，B从0变为1，依此类推。改完之后应该是这样的:KnownvalueABCDEFGH17.34130100000033.453400010000有人知道如何应用一种方法来改变它吗？ 最佳答案 我首先将Knownvalue系列放入一个等于其截断值除以10的整数列表中(例如27.87//10=2)。这些桶表示所需列位置的整数。因为Known

处理人口普查数据时，我想用这两列各自的模式替换两列(“workclass”和“native-country”)中的NaN。我可以轻松获得这些模式:mode=df.filter(["workclass","native-country"]).mode()它返回一个数据框:workclassnative-country0PrivateUnited-States但是，df.filter(["workclass","native-country"]).fillna(mode)不会用任何东西替换每列中的NaN，更不用说与该列对应的模式了。有没有一种流畅的方法可以做到这一点？

type(Table)pandas.core.frame.DataFrameTable=====================Column1Column2Column302311521231195256122223243145459154415125873对于任何熟悉pandas的人，我将如何使用.groupby()方法构建一个多值字典？我希望输出类似于这种格式:{0:[(23,1)]1:[(5,2),(2,3),(19,5)]#etc...}其中Col1值表示为键，相应的Col2和Col3是为每个Col1键。我的语法只适用于将一列汇集到.groupby()中:Table.group

如何计算嵌套列表构成的多维数组中某个值出现的次数？如在以下列表中查找“foobar”时:list=[['foobar','a','b'],['x','c'],['y','d','e','foobar'],['z','f']]它应该返回2。(是的，我知道我可以编写一个只搜索所有内容的循环，但我不喜欢该解决方案，因为它相当耗时(在运行时编写)).也许算数？ 最佳答案 >>>list=[['foobar','a','b'],['x','c'],['y','d','e','foobar'],['z','f']]>>>sum(x.count(

我希望使用sqlalchemy执行此查询。SELECTname,age,favorite_color,favorite_foodFROMkindergarten_classroomWHERE(favorite_color,favorite_food)IN(('lavender','lentilsoup'),('black','carrotjuice'));我只想要喜欢(薰衣草和扁bean汤)或(黑胡萝卜汁)的child。此外，这可能是一个包含最喜欢的颜色和食物的巨大列表(可能>10K)，所以我想大批量地做这些。这很相似，但并没有让我一路走来:Sqlalchemyinclause

我有一个简单的任务:计算每个字母在字符串中出现的次数。我为此使用了Counter()，但在一个论坛上我看到了使用dict()/Counter()的信息比对每个字母使用string.count()慢。我认为它只会遍历字符串一次，而string.count()解决方案必须遍历它四次(在本例中)。为什么Counter()这么慢？>>>timeit.timeit('x.count("A");x.count("G");x.count("C");x.count("T")',setup="x='GAAAAAGTCGTAGGGTTCCTTCACTCGAGGAATGCTGCGACAGTAAAGGAGGC

我有以下简单的数据框importpandasaspddf=pd.DataFrame({'column_a':['a','b','c','d','e'],'column_b':['b','x','y','c','z']})column_acolumn_b0ab1bx2cy3dc4ez我希望显示出现在两列中的字符串:result=("b","c")谢谢 最佳答案 交叉路口这概括了任意数量的列。set.intersection(*map(set,map(df.get,df))){'b','c'}

[1,1,1,2,2,3].count(True)>>>3为什么这会返回3而不是6，如果bool(i)对所有值都返回Truei不等于0？ 最佳答案 In[33]:True==1Out[33]:TrueIn[34]:True==2Out[34]:FalseIn[35]:True==3Out[35]:FalseTrue和False是bool的实例，bool是int.来自thedocs:[Booleans]representthetruthvaluesFalseandTrue.Thetwoobjectsrepresentingtheval

我很难过滤pandas中的groupby项。我想做selectemail,count(1)ascntfromcustomersgroupbyemailhavingcount(email)>1orderbycntdesc我做到了customers.groupby('Email')['CustomerID'].size()它正确地给出了电子邮件列表及其各自的计数，但我无法实现havingcount(email)>1部分。email_cnt[email_cnt.size>1]返回1email_cnt=customers.groupby('Email')email_dup=email_cnt.

我在Pandas中“应用”自定义函数时遇到问题。当我测试该函数时，直接传递它起作用的值并正确返回响应。但是，当我尝试以这种方式传递列值时deffeez(rides,plan):pmt4=200inc4=50#numberridesincludedmin_rate4=4ifplan=="4Plan":ifrides>inc4:fee=((rides-inc4)*min_rate4)+pmt4else:fee=pmt4return(fee)else:return0.1df['fee'].apply(feez(df.total_rides,df.plan_name))我收到错误:“Serie